《生物信息学 Bioinformatics》课程教学资源（思维导图）第八章 转录调控与表观遗传

《生物信息学 Bioinformatics》课程教学资源（思维导图）第十章 表型组学

《生物信息学 Bioinformatics》课程教学资源（思维导图）第十二章 生物信息学的应用

第一节 生物信息学的基本概念 第二节 生物信息学的发展历史与趋势 第三节 生物信息学的研究领域 第四节 生物信息学的算法基础 第五节 生物信息学的机遇与挑战

第一节 人工智能 第二节 机器学习 第三节 深度学习 第四节 深度学习在生物信息学中的应用 第五节 未来展望

第一节 生物统计简介 第二节 参数估计和假设检验 第三节 统计模型 第四节 高维统计方法 第五节 统计学习基础 第六节 统计因果推断

第一节 转录组数据的基础分析 第二节 转录组学数据功能分析 第三节 非编码RNA 第四节 单细胞转录组学

蛋白质结构简介 蛋白质结构预测与分析 蛋白质功能预测与分析 总结

第一节 系统生物学的概述 第二节 生物网络类型及数据资源 第三节 网络生物学及网络特征 第四节 生物网络的构建 第五节 生物系统建模 第六节 总结

第一节 生物信息学编程概述（生物技术与信息技术融合） 第二节 Linux系统及编程语言简介（生物问题 → 信息表示） 第四节 数据库开发基础（生物数据/知识图谱 → 数据再利用） 第三节 数据分析流程搭建（生物数据 → 知识发现）